大數據開發(fā)工程師課程體系——Java部分。第一階段：靜態(tài)網頁基礎1、學習Web標準化網頁制作，必備的HTML標記和屬性2、學習HTML表格、表單的設計與制作3、學習CSS、豐富HTML網頁的樣式4、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀5、復習所有知識、完成項目布置第二階段：JavaSE+JavaWeb1、掌握JAVASE基礎語法2、掌握JAVASE面向對象使用3、掌握JAVASEAPI常見操作類使用并靈活應用4、熟練掌握MYSQL數據庫的基本操作，SQL語句5、熟練使用JDBC完成數據庫的數據操作6、掌握線程，網絡編程，反射基本原理以及使用7、項目實戰(zhàn) + 擴充知識：人事管理系統(tǒng)第三階段：前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握Jquery基本操作和使用3、掌握注解基本概念和使用4、掌握版本控制工具使用5、掌握easyui基本使用6、項目實戰(zhàn)+擴充知識：項目案例實戰(zhàn)POI基本使用和通過注解封裝Excel、druid連接池數據庫監(jiān)聽,日志Log4j/Slf4j第四階段：企業(yè)級開發(fā)框架1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、項目實戰(zhàn)：內容管理系統(tǒng)系統(tǒng)、項目管理平臺流程引擎activity，爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫分離以上Java課程共計384課時，合計48天！大數據開發(fā)工程師課程體系——大數據部分第五階段：大數據前傳大數據前篇、大數據課程體系、計劃介紹、大數據環(huán)境準備&搭建第六階段：CentOS課程體系CentOS介紹與安裝部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell編程命令、CentOS階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第七階段：Maven課程體系Maven初識:安裝部署基礎概念、Maven精講:依賴聚合與繼承、Maven私服:搭建管理與應用、Maven應用:案列分析、Maven階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第八階段：HDFS課程體系Hdfs入門:為什么要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內部結構與讀寫原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫容錯與備份機制、HdfsHA高可用與Federation聯(lián)邦、Hdfs訪問API接口詳解、HDFS實戰(zhàn)訓練、HDFS階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第九階段：MapReduce課程體系MapReduce深入剖析:執(zhí)行過程詳解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗詳解、MapReduce編程基礎、MapReduce編程進階、MapReduc階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十階段：Yarn課程體系Yarn原理介紹:框架組件流程調度第十一階段：Hbase課程體系Yarn原理介紹:框架組件流程調度、HBase入門:模型坐標結構訪問場景、HBase深入剖析:合并分裂數據定位、Hbase訪問Shell接口、Hbase訪問API接口、HbaseRowkey設計、Hbase實戰(zhàn)訓練第十二階段：MongoDB課程體系MongoDB精講:原理概念模型場景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實戰(zhàn)訓練、MongoDB階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十三階段：Redis課程體系Redis快速入門、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁與排序、Redis階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十四階段：Scala課程體系Scala入門:介紹環(huán)境搭建第1個Scala程序、Scala流程控制、異常處理、Scala數據類型、運算符、Scala函數基礎、Scala常規(guī)函數、Scala集合類、Scala類、Scala對象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十五階段：Kafka課程體系Kafka初窺門徑:主題分區(qū)讀寫原理分布式、Kafka生產&消費API、Kafka階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十六階段：Spark課程體系Spark快速入門、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡介、SparkSQL程序開發(fā)光速入門、SparkSQL程序開發(fā)數據源、SparkSQL程序開DataFrame、SparkSQL程序開發(fā)DataSet、SparkSQL程序開發(fā)數據類型、SparkStreaming入門、SparkStreaming程序開發(fā)如何開始、SparkStreaming程序開發(fā)DStream的輸入源、SparkStreaming程序開發(fā)Dstream的操作、SparkStreaming程序開發(fā)程序開發(fā)--性能優(yōu)化、SparkStreaming程序開發(fā)容錯容災、SparkMllib 解析與實戰(zhàn)、SparkGraphX 解析與實戰(zhàn)第十七階段：Hive課程提體系體系結構機制場景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十八階段：企業(yè)級項目實戰(zhàn)1、基于美團網的大型離線電商數據分析平臺2、移動基站信號監(jiān)測大數據3、大規(guī)模設備運維大數據分析挖掘平臺4、基 于互聯(lián)網海量數據的輿情大數據平臺項目以上大數據部分共計學習656課時，合計82天！0基礎大數據培訓課程共計學習130天。以上是大數據開發(fā)培訓內容，加米谷是線下面授小班教學！

編程沒有捷徑可言，或許天賦有點作用，但是不堅持長期練習，開發(fā)大腦，是不可能成為高手的。其次，程序語言基本上五花八門，多達上百種，到圖書館看看便知，而且很多軟件自帶就有一種開發(fā)語言，所以一定不可貪多。然后，主流的當然是C系語言，從C到C++到C#或者Java，這是一條基本路線，至于匯編語言除了計算機專業(yè)的人，一般不會去接觸的。接下來講講應用范圍：C語言適用于系統(tǒng)開發(fā)，比如操作系統(tǒng)，嵌入式編程，單片機編程等，比較底層；C++適用于大型桌面軟件開發(fā)，幾乎所有的大型桌面軟件都是用C++開發(fā)出來的，由此可見，C++是一個非常強大的語言。C#適用于非計算機專業(yè)，以行業(yè)應用為主的人，因為不需要掌握太多的技巧，上手快，很受廣大非計算機專業(yè)的人的歡迎，可以這么說，C#的出現(xiàn)改變了人們對于程序的恐懼，老少皆宜。Java就不用說了，如今風靡全球，適用于網絡開發(fā)，手機開發(fā)，Java是應網絡時代而生，所以學Java就是學Web開發(fā)，桌面軟件還是C++的江上。，建議學習C++或者Java。

大數據培訓課程一般會涉及數據統(tǒng)計、數據倉庫與商務智能技術、機器學習與模式識別、HADOOP技術等。培訓方式大體分為視頻學習、線上直播學習、線下面授學習、雙元學習模式幾種方式。如需大數據培訓推薦選擇【達內教育】?！具_內教育】web階段項目貫穿整個JavaWeb學習階段。利用項目需求引申出知識點進行授課。需求引領思路，應用驅動學習?？梢哉w提升學員的編程思想、編碼能力、實現(xiàn)對【Java】后臺知識的熟練掌握，并為后續(xù)課程學習做鋪墊。項目涉及HTTP協(xié)議、Tomcat服務器、靜態(tài)Web資源開發(fā)技術、Java后臺開發(fā)技術、數據庫技術、手寫基礎框架、編程思想實踐、在線支付、權限控制等重點功能點。感興趣的話點擊此處，免費學習一下想了解更多有關大數據的相關信息，推薦咨詢【達內教育】。達內與阿里、Adobe、紅帽、ORACLE、微軟、美國計算機行業(yè)協(xié)會（CompTIA）、百度等國際知名廠商建立了項目合作關系。共同制定行業(yè)培訓標準，為達內學員提供高端技術、所學課程受國際廠商認可，讓達內學員更具國際化就業(yè)競爭力。達內IT培訓機構,試聽名額限時搶購。

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大數據問題，確切來說是很大數據量下的空間限制問題，解決方法有以下7種（圖源左程云基礎班）： 先思考用一個大的HashMap的情況。 key是某個整數，value是該整數出現(xiàn)的次數，這樣可以統(tǒng)計詞頻，然后得出TOP10詞頻。計算此時使用的內存，4字節(jié)無符號整數范圍是0到42億多（如果是有符號整數范圍是-21億多到21億多），范圍是比40億大的。最差情況下如果40億個數都不同，此時HashMap使用的空間為40億條記錄，每條記錄中key（無符號整數）是4字節(jié)，value（詞頻）也是4字節(jié)（int類型），總共8字節(jié)，總計320億字節(jié)，即32G（10億字節(jié)可估算為1G），哈希表爆掉了。 這里先補充一下哈希函數的特征： 特征1.輸入域無窮大，輸出域相對有限。 特征2.沒有任何隨機的成分，是確定規(guī)則的函數。輸入相同那么輸出一定相同；不同的輸入可能會有相同輸出（哈希碰撞）。 特征3. 輸入哪怕很接近，最終的計算結果也很離散，和輸入規(guī)律沒有關系。這一點也是最關鍵的特征。 特征4.輸出再模上一個數，取模的結果也是離散的 反推1G內存的HashMap可以有多少條記錄，保守點1億條，意味著該HashMap處理的包含數的種類（不是個數）不要超過1億種，怎么處理？40億個整數的大文件，每個數字用哈希函數處理完再取模100，只會是0到99。根據哈希函數特征3，不同輸入會均勻分布到0到99上，40億個數如果擁有的不同數的種類是K種的話，這樣處理完后，每個小文件里幾乎有100/k這么多種數，這樣每個小文件里就不到1億種了。再用HashMap一個一個文件去處理詞頻，搞出100個文件各自的TOP10，哈希函數相同輸入則相同輸出，所以不會出現(xiàn)一個數字落到不同文件里的情況。對文件的TOP10合并，就得到全局TOP10。 上面取模取40其實就可以了，40億個數種類數K小于等于40億，所以K/40小于等于1億，符合上面要求的1G內存，但取的是100而不是40是為了更保險。 使用位圖，用某個bit表示某個數出現(xiàn)過還是沒出現(xiàn)過。如果是哈希表，表示一個數出現(xiàn)與否需要用一個鍵值對，鍵和值都占4字節(jié)，那么一條記錄所占的空間就是64bit（8字節(jié)）。用位圖的話，1bit表示1個數，數范圍多大就用多少位bit；42億多bit/8 = 5億多byte = 500多M（10億byte=1G）；在1G空間內拿下。 用兩個bit位表示某個數字出現(xiàn)的頻率。00表示出現(xiàn)0次；01表示出現(xiàn)1次；10表示出現(xiàn)2次；11表示出現(xiàn)3次，如果出現(xiàn)次數更多大于3次，11不變。這樣最后統(tǒng)計下來就可以知道所有出現(xiàn)2次的數字，與原來相比就多了一倍空間，1G空間拿下。 位圖不能用了，3KB空間太小了。先計算3KB能做多長的無符號數組，一個無符號數大小為4B，3KB/4B=750，然后750距離2的某次方哪個最近，512，那就申請一個長度為512的無符號整型數組arr（arr占用空間大小顯然不超過3KB）。題目中數字范圍是0到2的32次方減一（一共有2的32次方這么多個數），因為和512一樣都是2的某次方，所以2的32次方一定可以均分成512份（每一份大小是8388608）；arr[0]表示512份里的第0份（范圍0~8388607），表示這一份上的詞頻統(tǒng)計；而且因為一共只有40億個數，那么arr[0]統(tǒng)計的數字一定不會溢出（40億 2的32次方減一 = 42億多，一無符號數是32位）；如果統(tǒng)計所有數出現(xiàn)的頻率到對應范圍的份上，一定有某一份詞頻不夠83888608；假設不足的那一份是第a份，那么下次把3KB在第a份這個范圍上再分512份，最終往下分，總能找到哪個數字沒出現(xiàn)。 總體時間復雜度：以 512 為底的 2的32次方 的對數。這是個很小的數。且按行讀文件占用內存是很少的，讀文件并不是一次性把所有文件都load到內存里去，而是在硬盤文件里用偏移量找到某一行數據，讀下一行的時候前一行的空間就可以被釋放了；所以維持一個句柄句尾還有偏移量就可以按行讀文件了。 整個范圍是0到2的32次方減一。計算出中點Mid并統(tǒng)計0到Mid范圍出現(xiàn)多少個數記為a，統(tǒng)計Mid+1到結尾范圍出現(xiàn)多少數記為b個；a和b中一定有一個不滿，不滿的那個再二分，最終一定能定位到某個數字沒出現(xiàn)，遍歷次數以 2 為底 2的32次方 對數次，即32次 面對空間限制類題目，從范圍數據狀況入手，分區(qū)間統(tǒng)計的思想。 用哈希函數把URL分配到很多機器上去，每臺機器上的文件再用哈希函數分成小文件，每個小文件分區(qū)間統(tǒng)計之后，找到重復的URL 利用堆、外排序來做多個處理單元的結果合并 通過1G內存分流文件，這1G用于存儲哈希表。哈希函數特性是同樣的URL會進到一個文件里去，文件大小為分流到1G可以統(tǒng)計下為止，從而把100億個URL的大文件分流成小文件。哈希表的key是64字節(jié)（URL大?。?，value是long類型（因為是100億個，無符號整數不夠用）8字節(jié)。然后算1G內存最多可以放多少條這種記錄，就可以知道小文件容忍的的不同的URL最多有多少條；從而反推出假設100億個URL都是不同的，需要多少個小文件保證1G不超。 計算：64+8=72字節(jié)，哈希表內部可能有索引空間的占用，可以算的富裕一點，算作一條記錄要100字節(jié)；1G=10億字節(jié)，得出哈希表最多放1千萬條記錄，即記錄1千萬種不同的URL；最壞情況100億個URL都不同，100億/1千萬得需要1千個小文件，那么原來的URL大文件用哈希函數算完再模上1千，分到對應的小文件里（根據哈希函數的性質，每個小文件里種類差不多是均分的，而且每個文件里記錄數差不多1千萬左右，不會超出多少）。然后在這1G空間里統(tǒng)計每個小文件里詞頻的TOP100，1千個文件有1千個TOP100，然后在每個文件里建立用詞頻作為排序的大根堆。 把每個堆的堆頂再組成一個大根堆，構成堆上堆，二維堆（即上圖中的二叉樹結構）；例如上圖里包含甲、乙、丙；a、b、c；α、β、θ三個堆，現(xiàn)在堆頂元素甲、a、α構成大根堆 如上圖所示，假如調整完發(fā)現(xiàn)α是最大的，那么α與a交換時是α這一串與a這一串交換，就輸出了α作為整個詞頻中TOP1。 如上圖所示，α輸出后β頂上來，但β未必是全局最大值，所以堆頂元素組成的大根堆開始heapify；假如甲此時是全局最大值，那么甲這一串與β那一串交換......如此循環(huán)往復，每次堆上堆輸出一個最大值，下面的元素頂上來，然后堆上堆再調整，整個串交換；二維堆每次輸出一個，輸出100次就是TOP100。 如果是遍歷，時間代價O(100)；用堆結構可以加速到O(log100)。從這里可以看出外排每次決定一個東西是遍歷一遍每個堆堆頂并比較大小。 假設給的空間限制為3KB，和前面一樣分成512份且每一份都能統(tǒng)計下詞頻，第一份假設這些數出現(xiàn)a個，第二份假設這些數出現(xiàn)b個，第三份假設這些數出現(xiàn)c個，所有段的詞頻都有，然后把a、b、c……加起來，看在哪個范圍上剛超20億或剛好20億，就把第20億定位在這個范圍上了。 舉例假如第 i 份加完是19億個，第 i + 1份加完是21億個，那么20億就在第 i + 1份上且是第 i + 1份上的第1億個，接下來在第 i + 1份上再分512份去詞頻統(tǒng)計，看哪一份是剛超1億或剛好到1億，如此下去，總有統(tǒng)計出來的時候。